Rêbernameya Hilberîna Daneyên Sentetîk: Pênase, Cure, & Serlêdan
Ne veşartî ye ku karsaz di bidestxistin û parvekirina daneyên kalîteya bilind de bi dijwariyan re rû bi rû dimînin. Hilberîna daneya sentetîk çareseriyek pratîkî ye ku bêyî metirsiyên nepenîtiyê an tîrêja sor arîkariya hilberîna danehevên çêkirî yên mezin û daneyên ceribandinê yên bi kalîte dike.
Daneyên sentetîk dikarin bi karanîna cûrbecûr rêbazan werin afirandin, ku serîlêdanên cihêreng pêşkêş dikin. Dema ku bi rêkûpêk were nirxandin, danûstendinên sentetîk ên ku bi karanîna algorîtmayên pêşkeftî têne hilberandin ji rêxistinan re dibe alîkar ku analîz, lêkolîn û ceribandina xwe zûtir bikin. Ji ber vê yekê em ji nêzîk ve binêrin.
Vê gotarê daneyên sentetîk, tevî celebên sereke, cûdahiyên ji daneyên nenaskirî, û hûrgelên rêziknameyê, we dide nasîn. Hûn ê fêr bibin ka daneyên çêkirî çawa pirsgirêkên daneya krîtîk çareser dike û hin xetereyan kêm dike. Em ê di heman demê de serîlêdanên wê li seranserê pîşesaziyê, digel mînakên ji lêkolînên doza me jî nîqaş bikin.
Table of Contents
Daneyên sentetîk: pênase û statîstîkên bazarê
Daneyên sentetîk agahdariya çêkirî ya çêkirî ye ku ji naveroka nepenî bêpar e, û ew wekî alternatîfek ji danehevên rastîn re xizmet dike. Zanyarên daneyê pir caran bang dikin Daneyên sentetîk ên AI-ê têne hilberandin cêwîyek daneya sentetîk ji ber rastbûna wê ya statîstîkî ya bilind di teqlîdkirina daneyên rastîn de.
Daneyên çêkirî bi karanîna algorîtmayên îstîxbarata sûnî (AI) û simulasyonên ku qalib û têkiliyên daneyên orîjînal diparêzin têne afirandin. Ev dane dikare nivîs, tablo û wêneyan bihewîne. Algorîtmayan agahdariya kesane ya naskirî (PII) bi cîh dikin daneyên tinazê.
Pêşbîniyên Lêkolînê yên Grand View ku bazarê ji bo hilberîna daneya sentetîk bi Generative AI dê ji 1.63 mîlyar dolar di sala 2022-an de bigihîje dora 13.5 mîlyar $ heya 2030-an li CAGR-ya 35%. Li gorî Gartner, 60% daneyên ku ji bo AI-ê di 2024-an de têne bikar anîn dê sentetîk bin - ew ji sala 60ê 2021 qat zêdetir e.
Platformên daneya sentetîk jî zêde dibin. Market Statesville hêvî dike bazara platforma daneya sentetîk a gerdûnî ku ji 218 mîlyon dolar di sala 2022-an de gihîştiye 3.7 mîlyar $ heya 2033-an.
Çima daneyên çêkirî zêde dibin? Yek faktora ajotinê azadiya ji çavdêriya birêkûpêk e.
Ma qanûnên nepenîtiyê daneyên sentetîk ên ku ji hêla AI-ê ve hatî hilberandin rêve dikin?
Gelek Dewletên Yekbûyî û YE ewlekariya daneyan û nepeniya rêzikname ji bo daneyên kesane yên naskirî derbas dibe.
Lê ew rêzik ji bo wan derbas nabe daneyên sentetîk - Daneyên sentetîk bi heman rengî têne derman kirin daneyên nenaskirî. Ew qaîdeyên qanûnî yên bi navê "bingeh" pêk tînin.
Bo nimûne, xala 26 ya GDPR dibêje ku qaîdeyên parastina nepenîtiyê tenê ji bo daneyên ku bi kesek naskirî re têkildar in derbas dibin. Ger daneyên weya sentetîk bi vî rengî têne çêkirin ku ew nikaribin li ser kesên naskirî bişopînin, ew ji çavdêriya birêkûpêk bêpar e. Çavdêriya birêkûpêk ji bilî, astengên din hene ku ji bo karanîna daneyên rastîn ên ku karsaziyan rê didin ku daneyên sentetîk biafirînin.
Pirsgirêkên sereke yên karanîna daneyên rastîn
Gelek pargîdanî di dîtin û karanîna daneyên têkildar, kalîteya bilind de, nemaze di hêjmarên têr de ji bo perwerdehiya algorîtmaya AI-yê dijwar e. Tewra gava ku ew wê bibînin, parvekirin an karanîna daneyan dikare ji ber xetereyên nepenîtiyê û pirsgirêkên lihevhatinê dijwar be. Ev beş mifteyê destnîşan dike daneyên sentetîk dijwar dike dikare çareser bike.
Xetereyên nepenîtiyê karanîna daneyan û parvekirinê asteng dike
Ewlekariya daneyan û rêzikên nepenîtiyê, yên wekî GDPR û HIPAA, astengiyên burokratîk ji parvekirin û karanîna daneyê re destnîşan dikin. Di pîşesaziyên mîna lênihêrîna tenduristî de, tewra parvekirina PII di navbera beşên di hundurê heman rêxistinê de dikare ji ber kontrolên rêveberiyê dem-xwar be. Parvekirina daneyan bi saziyên derve re hîn dijwartir e û bêtir xetereyên ewlehiyê digire.
Lêkolîn ji Zanyariyên Karsaziya Fortune zêdebûna xetereyên nepenîtiyê wekî katalîzatorek bingehîn ji bo pejirandina pratîkên daneya sentetîk nas dike. Zêdetir daneya ku hûn hilînin, ew qas xetera ku hûn nepenîtiyê tawîz bikin. Ligor Mesrefa Ewlekariya IBM ya 2023 ya Rapora Hilweşîna Daneyê, lêçûna navînî ya binpêkirina daneyan li Dewletên Yekbûyî 9.48 mîlyon dolar bû. Li seranserê cîhanê, lêçûna navîn 4.45 mîlyon dolar bû; Şîrketên ku ji 500 karkeran kêmtir in ji her binpêkirinê 3.31 mîlyon dolar winda dikin. Û ew ji bo zirara navdariyê nayê hesab kirin.
Zehmetiyên dîtina daneyên kalîteya bilind
Lêkolînek 2022-an ji 500 pisporên daneyan eşkere kir ku 77% ji endezyar, analîst û zanyarên daneyê bi pirsgirêkên kalîteya daneyê re rû bi rû mane. Li gorî raporê, qalîteya daneyê rê li ber performansa darayî û hilberdariya pargîdaniyek digire û dihêle ku bigihîje nerînek tevdeyî ya karûbarên wê.
Dibe ku pargîdan ji daneyên demografîk ên taybetî kêm nebin da ku modelên fêrbûna makîneya xwe (ML) bi rêkûpêk perwerde bikin. Û danûstendinên bi gelemperî nakokî, nerastî, û nirxên winda hene. Ger hûn platformên AI-ya xwe bi perwerde bikin modelên fêrbûna makîneyê li ser daneyên kêmkalîteyê ku cihêrengiya demografîk tune ye, ew ê pêşbîniyên nerast, alîgiran bike. Bi heman rengî, mîna hilberîna daneya nenaskirî, algorîtmayên nerafînekirî dikarin danûstendinên sûnî yên nepêbawer ên ku bandorê li encamên analîza daneyê dike hilberînin.
Nimûnekirina bi daneyên sentetîk dikare bi çareserkirina nehevsengiyên di danehevan de kalîteya daneyê zêde bike. Ev yek piştrast dike ku çînên kêm-numrekirî nûnertiyek nîsbettir werdigirin û alîgiriyê kêm dike. Danûstendinek bihêztir û nûnertir encamên analîzê û perwerdehiya modelê çêtir dike.
Nakokiyên Dataset
Daneyên ku ji eslê cihêreng an di nav databasên pir-tabloyê de têne peyda kirin dikarin tevliheviyan derxînin, di hilberandin û analîzkirina daneyê de tevliheviyan çêbikin û nûbûnê asteng bikin.
Mînakî, berhevkirina daneyan di lênihêrîna tenduristiyê de tomarên tenduristiyê yên elektronîkî (EHR), pêlav, nermalava xwedan, û amûrên sêyemîn vedihewîne. Dibe ku her çavkanî formên daneyê û pergalên agahdarî yên cihêreng bikar bîne, ku di dema yekbûnê de rê li ber cudahiyên di form, avahî, an yekîneyan de dide. Bikaranîna daneyên sentetîk dikare vê pirsgirêkê çareser bike, lihevhatî misoger bike û destûrê bide daneyan biafirînin di forma xwestî de.
Anonîmkirin têrê nake
Teknîkên anonîmîzekirinê ne bes in ku ji xetereyên nepenîtiyê an pirsgirêkên kalîteya daneyê derbas bibin. Herweha, maskekirin an rakirina nasnameyan dikare hûrguliyên ku ji bo analîza kûr hewce ne ji holê rake di daneyên mezin de.
Wekî din, daneyên nenaskirî dikarin ji nû ve werin nasîn û li kesan werin şopandin. Aktorên xirabkar dikarin analîtîkên pêşkeftî bikar bînin da ku qalibên-bingeha demê yên ku nenasiya daneyên ku xuya ne-naskirî dişoxilînin kifş bikin. Daneyên sentetîk di wî warî de ji daneyên nenaskirî bilindtir e.
Berevajî anonîmkirin, daneyên sentetîk Daneyên heyî naguherîne lê daneyên nû yên ku dişibin taybetmendî û strukturên wê diafirîne daneyên xav, karanîna xwe diparêze. Ew danegehek bi tevahî nû ye ku ti agahdariya kesane ya naskirî dihewîne.
Lê ew ji wê pirtir e. Çend cureyên wê hene rêbazên hilberîna daneya sentetîk.
Cureyên hilberîna daneya sentetîk
Afirandina daneya sentetîk pêvajo li gorî celebê daneya pêwîst diguhere. Cûreyên daneya sentetîk bi tevahî daneyên AI-yê hatî çêkirin, li ser bingehê qaîdeyê, û tinazê hene - her yek hewcedariyek cûda pêk tîne.
Daneyên sentetîk bi tevahî AI-ê hatî hilberandin
Vî rengî daneyên sentetîk bi karanîna algorîtmayên ML-ê ji nû ve hatî çêkirin. Ew modela fêrbûna makîneyê trênan li ser daneyên rastîn ji bo fêrbûna li ser strukturên daneyan, qalibên, û têkiliyên. Dûv re AI-ya hilberîner vê zanînê bikar tîne da ku daneyên nû yên ku ji nêz ve dişibin taybetmendiyên statîstîkî yên orîjînal (dîsa, dema ku wê nenas dike) biafirîne.
Vî rengî daneyên bi tevahî sentetîk ji bo perwerdehiya modela AI-ê bikêr e û têra xwe baş e ku wekî ku ew daneya rastîn were bikar anîn. Dema ku hûn ji ber peymanên nepenîtiyê yên peymanê nikaribin daneyên xwe parve bikin bi taybetî sûdmend e. Lêbelê, ji bo hilberîna daneyên sentetîk, hûn hewceyê hejmarek girîng a daneya orîjînal wekî destpêkek ji bo we hewce ne modela fêrbûna makîneyê hîndarî.
Daneyên hîleyên sentetîk
Ev daneyên sentetîk tîp daneyên çêkirî yên çêkirî vedibêje ku struktur û formata daneyên rastîn teqlîd dike lê ne hewce ye ku agahdariya rastîn nîşan bide. Ew ji pêşdebiran re dibe alîkar ku pê ewle bibin ku serîlêdanên wan dikarin têketin û senaryoyên cihêreng bêyî karanîna rastîn, taybet, an daneyên hestiyar û, ya herî girîng, bêyî ku xwe bispêre daneyên cîhana rastîn. Ev pratîk ji bo ceribandina fonksiyonê û paqijkirina sepanên nermalavê bi rengek kontrolkirî û ewledar pêdivî ye.
Kengê ku meriv wê bikar bîne: Ji bo şûna nasnavên rasterast (PII) an dema ku hûn niha kêm daneyan in û tercîh dikin ku di diyarkirina qaîdeyan de dem û enerjiyê veberhênin nekin. Pêşdebir bi gelemperî daneyên xapînok bikar tînin da ku fonksiyon û xuyangiya serîlêdanan di qonaxên destpêkê yên pêşkeftinê de binirxînin, dihêlin ku ew pirsgirêkên potansiyel an xeletiyên sêwiranê nas bikin.
Her çend daneyên xapînok nebûna rastiya agahdariya cîhana rastîn e jî, ew amûrek hêja dimîne ji bo misogerkirina fonksiyona rast û nûneriya dîtbarî ya pergalê berî yekbûna daneya rastîn.
Nîşe: Daneyên tinazkirî yên sentetîk bi gelemperî wekî 'daneyên sexte,' her çend em pêşniyar nakin ku van peyvan bi hevûdu bikar bînin ji ber ku dibe ku ew di têgînan de cûda bin.
Daneyên sentetîk-bingeha Rule
Daneyên sentetîk-bingeha Rule Amûrek bikêr e ku ji bo hilberîna danûstendinên xwerû yên ku li ser bingeha qaîdeyên berê diyarkirî, sînorkirin û mantiqê ne. Ev rêbaz nermbûnek peyda dike bi rê dide bikarhêneran ku hilberîna daneyê li gorî hewcedariyên karsaziyê yên taybetî mîheng bikin, pîvanên wekî nirxên herî kêm, herî zêde, û navînî rast bikin. Berevajî daneyên ku bi tevahî AI-ê hatî hilberandin, ku kêmasiya xwerûbûnê heye, daneyên sentetîk-bingeha qaîdeyê ji bo bicîhanîna hewcedariyên xebitandinê yên cihê çareseriyek guncan pêşkêşî dike. Ev pêvajoya hilberîna daneya sentetîk bi taybetî di ceribandin, pêşkeftin û analîtîk de bikêrhatî ye, li cihê ku hilberîna daneya rastîn û kontrolkirî pêdivî ye.
Her rêbazek hilberîna daneya sentetîk serîlêdanên cûda hene. Platforma Syntho bi afirandina cêwîyên daneya sentetîk ên ku ji hêla we ve hindik-bê hewildanek çêdibe derdikeve pêş. Hûn bi îstatîstîkî rast dibin, Daneyên sentetîk-kalîteya bilind ji bo hewcedariyên we yên ku ji serpêhatiya lihevkirinê bêpar in.
Daneyên sentetîk tabloyî
têgeha Daneyên sentetîk tablo veguhestin afirandina daneyên sûnî binkomên ku avahî û taybetmendiyên statîstîkî yên cîhana rastîn teqlîd dikin daneyên tabelî, wek daneyên ku di tabloyan an pelgeyan de têne hilanîn. Ev daneyên sentetîk bi kar tê afirandin algorîtmayên hilberîna daneya sentetîk û teknolojiyên ku ji bo dubarekirina taybetmendiyên ji daneyên çavkaniyê dema misogerkirina ku nehênî an daneyên hestiyar nayê eşkere kirin.
Teknîkên ji bo hilberînê tebayî daneyên sentetîk bi gelemperî modela statîstîkî vedigire, modelên fêrbûna makîneyê, an modelên hilberîner ên wekî torên dijberiya hilberîner (GAN) û kodkerên xweser ên guherbar (VAE). Eva amûrên hilberîna daneya sentetîk şêwaz, belavbûn û têkiliyên heyî yên di nav de analîz bikin databasa rastîn û paşê nû çêbikin xalên daneyê va ji nêz ve dişibin daneyên rastîn lê tu agahiyek rast dihewîne.
Tabloya tîpîk rewşên bikaranîna daneya sentetîk di nav de fikarên nepenîtiyê, zêdekirina hebûna daneyê, û hêsankirina lêkolîn û nûbûnê di serîlêdanên dane-rêveber de. Lêbelê, pêdivî ye ku meriv pê ewle bibe ku ew daneyên sentetîk bi duristî qalibên bingehîn û dabeşkirina daneyên orîjînal digire da ku biparêze karûbarê daneyê û derbasdariya ji bo karên jêrîn.
Sepanên daneya sentetîk ên herî populer
Daneyên ku bi hunerî têne hilberandin ji bo lênihêrîna tenduristî, firotgeh, çêkirin, darayî, û pîşesaziyên din îmkanên nûbûnê vedike. Seretayî dozan bikar bînin berhevkirina daneyan, analîtîk, ceribandin û parvekirinê vedihewîne.
Nimûnekirin ji bo zêdekirina danehevan
Nimûnekirin tê vê wateyê ku ji yên piçûktir berhevokên mezin ji bo pîvandin û cihêrengiyê çê dikin. Ev rêbaz dema ku daneyên rastîn kêm, bêhevseng, an ne temam in tê sepandin.
Li çend mînakan binêrin. Ji bo saziyên darayî, pêşdebiran dikarin rastbûna modelên tespîtkirina sextekariyê bi nimûneyên çavdêriyên kêm û şêwazên çalakiyê di daneyên aborî. Bi vî rengî, ajansek kirrûbirrê dibe ku ji bo zêdekirina daneyên têkildarî komên kêm-numrekirî zêde bike, rastbûna dabeşkirinê zêde bike.
Analîtîkên pêşkeftî yên bi daneyên AI-ê hatî çêkirin
Pargîdan dikarin ji bo modela daneyê, analîtîkên karsaziyê, û lêkolîna klînîkî, daneyên sentetîk ên kalîteya bilind ên AI-ê bikar bînin. Sentezkirina daneyan îsbat dike ku ew alternatîfek maqûl e dema ku bidestxistina daneyên rastîn an pir biha ye an jî dem dixwe.
Daneyên sentetîk lêkolîneran hêz dide ku analîzên kûr bêyî ku nepenîtiya nexweşan tawîz bike. Zanyarên daneyê û lêkolîner gihîştina daneyên nexweşan, agahdariya li ser şert û mercên klînîkî, û hûrguliyên dermankirinê bi dest dixin, têgihîştinên ku dê bi daneyên rastîn re pir demdirêj bibin bistînin. Wekî din, hilberîner dikarin bi serbestî daneyan bi dabînkeran re parve bikin, GPS-ya manîpulekirî û daneyên cîhê tevlihev bikin da ku algorîtmayan ji bo ceribandina performansê biafirînin an jî lênihêrîna pêşbîniyê zêde bikin.
Lebê, nirxandina daneya sentetîk krîtîk e. Hilbera Syntho Engine ji hêla tîmek pêbaweriya kalîteya hundurîn ve tête pejirandin û pisporên derve ji Enstîtuya SAS. Di lêkolînek modela pêşdîtinê de, me çar perwerde kir modelên fêrbûna makîneyê li ser daneyên rastîn, anonîm, û sentetîk. Encaman destnîşan kir ku modelên ku li ser danûstendinên me yên sentetîk hatine perwerde kirin heman astê rastbûna wan ên ku li ser danehevên rastîn hatine perwerde kirin hene, dema ku daneyên nenaskirî karanîna modelan kêm dikin.
Parvekirina daneyên derve û navxweyî
Daneyên sentetîk parvekirina daneyan di nav rêxistinan û li seranserê rêxistinê de hêsan dike. Hûn dikarin daneyên sentetîk bikar bînin ber bêyî metirsiya binpêkirinên nepenîtiyê an nepejirandina rêziknameyê agahdarî biguhezînin. Feydeyên daneyên sentetîk encamên lêkolînê yên bilez û hevkariya bi bandortir in.
Pargîdaniyên firotanê dikarin bi dabînker an belavkeran re bi karanîna daneyên sentetîk ên ku tevgera xerîdar, astên depoyê, an metrîkên din ên sereke nîşan dide, têgihiştinan parve bikin. Lêbelê, ji bo misogerkirina asta herî bilind nepenîtiya data, daneyên xerîdar ên hesas, û razên pargîdanî nehênî têne girtin.
Syntho 2023 Global SAS Hackathon qezenc kir ji bo kapasîteya me ya hilberîn û parvekirinê adaneyên sentetîk rast bikin bi bandor û bê rîsk. Me daneyên nexweşan ji bo gelek nexweşxaneyên bi nifûsa nexweşên cihêreng berhev kirin da ku bandoriya modelên pêşdîtinê destnîşan bikin. Bikaranîna danehevên sentetîk ên hevgirtî wekî ku bi karanîna daneyên rastîn rast e hate destnîşan kirin.
Daneyên testa sentetîk
Daneyên ceribandina sentetîk daneya bi sûnî têne hilberandin ku ji bo simulasyonê hatine çêkirin testkirina daneyan jîngehên ji bo pêşveçûna nermalavê. Digel kêmkirina xetereyên nepenîtiyê, daneyên ceribandina sentetîk rê dide pêşdebiran ku bi hişkî performansa, ewlehî û fonksiyona sepanan di nav rêzek senaryoyên potansiyel de binirxînin bêyî ku bandorê li pergala rastîn bikin.
Hevkariya me bi yek ji mezintirîn bankên Hollandî re Malikî feydeyên daneya sentetîk ji bo ceribandina nermalavê. Hilberîna daneya testê bi Syntho Engine re di danehevên mîna hilberînê de encam da ku ji bankê re bû alîkar ku pêşkeftina nermalavê û tespîtkirina xeletiyan bileztir bike, û bibe sedema berdanên nermalavê zûtir û ewledar.
Teknîkên ji bo hilberînê tebayî daneyên sentetîk bi gelemperî modela statîstîkî vedigire, modelên fêrbûna makîneyê, an modelên hilberîner ên wekî torên dijberiya hilberîner (GAN) û kodkerên xweser ên guherbar (VAE). Eva amûrên hilberîna daneya sentetîk şêwaz, belavbûn û têkiliyên heyî yên di nav de analîz bikin databasa rastîn û paşê nû çêbikin xalên daneyê va ji nêz ve dişibin daneyên rastîn lê tu agahiyek rast dihewîne.
Tabloya tîpîk rewşên bikaranîna daneya sentetîk di nav de fikarên nepenîtiyê, zêdekirina hebûna daneyê, û hêsankirina lêkolîn û nûbûnê di serîlêdanên dane-rêveber de. Lêbelê, pêdivî ye ku meriv pê ewle bibe ku ew daneyên sentetîk bi duristî qalibên bingehîn û dabeşkirina daneyên orîjînal digire da ku biparêze karûbarê daneyê û derbasdariya ji bo karên jêrîn.
Platforma hilberîna daneya sentetîk a Syntho
Syntho platformek hilberîna daneya sentetîk a jîr peyda dike, hêz dide rêxistinan ku bi aqilane daneyan veguherînin pêşbaziyek pêşbaziyê. Bi peydakirina hemî rêbazên hilberîna daneya sentetîk di yek platformê de, Syntho ji bo rêxistinên ku armanc dikin ku daneyên ku vedihewîne bikar bînin çareseriyek berfireh pêşkêşî dike:
- Daneyên sentetîk ên AI-ê têne hilberandin ku qalibên îstatîstîkî yên daneyên orîjînal di daneya sentetîk de bi hêza îstîxbarata çêkirî dişibînin.
- Smart de-nasname parastin daneyên hestiyar bi rakirin an guheztina agahdariya kesane ya naskirî (PII).
- Test data management ku dihêle afirandin, parastin û kontrolkirina daneyên testa nûnerê ji bo hawîrdorên ne-hilberînê.
Platformên me di nav her ewr an jîngehek hundurîn de yek dibin. Digel vê yekê, em bala xwe didin plansazkirin û bicîhkirinê. Tîma me dê karmendên we perwerde bike ku bikar bînin Syntho Engine bi bandor, û em ê piştgiriyek domdar a piştî bicîhkirinê peyda bikin.
Hûn dikarin li ser kapasîteyên Syntho's bêtir bixwînin daneyên sentetîk platforma nifşê li Beşa çareseriyên malpera me.
Di pêşerojê de ji bo daneyên sentetîk çi ye?
Hilberîna daneya sentetîk bi AI-ya hilberîner alîkariya afirandin û parvekirina cildên bilind dike daneyên têkildar, pirsgirêkên lihevhatina formatê, astengiyên birêkûpêk, û xetera binpêkirina daneyan derbas dike.
Berevajî anonîmîzekirinê, hilberîna daneyên sentetîk destûrê dide ku têkiliyên strukturel ên di daneyan de were parastin. Ev daneyên sentetîk ji bo analîtîkên pêşkeftî, lêkolîn û pêşkeftin, cihêrengbûn û ceribandinê guncan dike.
Bikaranîna danûstendinên sentetîk tenê dê li seranserê pîşesaziyê berfireh bibe. Şîrket amade ne daneyên sentetîk biafirîne, berferehiya xwe berbi wêneyên tevlihev, deng, û naveroka vîdyoyê dirêj dike. Pargîdan dê karanîna berfireh bikin modelên fêrbûna makîneyê ji bo simulasyonên pêşketîtir û sepanên.
Ma hûn dixwazin serîlêdanên pratîkî yên bêtir fêr bibin daneyên sentetîk? Hes bikin ku demo li ser plansaz bikin Malpera me.
Der barê Syntho
Syntho aqilmend pêşkêş dike hilberîna daneya sentetîk platform, leveraging gelek formên daneya sentetîk û rêbazên nifşkirinê, hêz dide rêxistinan ku bi aqilane daneyan veguherînin pêşbaziyek pêşbaziyê. Daneyên sentetîk ên me yên ku ji hêla AI-ê ve hatî hilberandin qalibên statîstîkî yên daneyên orîjînal dişibînin, rastbûn, nepenî û bilez peyda dikin, wekî ku ji hêla pisporên derveyî yên mîna SAS ve têne nirxandin. Bi taybetmendiyên de-nasnameyê yên biaqil û nexşeya domdar, agahdariya hesas di heman demê de ku yekbûna referansê diparêze tê parastin. Platforma me ji bo hawîrdorên ne-hilberîner afirandin, rêvebirin û kontrolkirina daneyên ceribandinê dike, bi karanîna qaîdeyên bingehîn rêbazên hilberîna daneya sentetîk ji bo senaryoyên armanckirî. Wekî din, bikarhêner dikarin dikarin daneyên sentetîk bi bernameyî biafirînin û bidestxistin Daneyên testê yên rastîn ku bi hêsanî senaryoyên ceribandin û pêşkeftinê yên berfireh pêşve bibin.
Li ser nivîskarê
Wim Kees Janssen
CEO & damezrîner
Syntho, pîvana ku pîşesaziya daneyê bi daneyên sentetîk ên ku ji hêla AI-ê ve hatî hilberandin têk dide. Wim Kees bi Syntho re îsbat kiriye ku ew dikare daneyên nepenîtiyê veke da ku daneyan biaqiltir û zûtir berdest bike da ku rêxistin karibin nûjeniya dane-rêveberî fam bikin. Wekî encamek, Wim Kees û Syntho xelata bi prestîj a Philips Innovation wergirt, di lênihêrîna tenduristî û zanistiya jiyanê de Hackathona gerdûnî ya SAS-ê qezenc kir, û ji hêla NVIDIA ve wekî pêşengiya AI-ê Scale-Up-a hilberîner hate hilbijartin.